aiops业务价值描述（aiops理念）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？它与AI有什么关系？
• 2、AIOps是如何促进业务提升的？
• 3、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 4、AIOps是什么？
• 5、AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

AIOps是什么？它与AI有什么关系？

现如今，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI，但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

AIOps是如何促进业务提升的？

AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

AIOps智能运维相对于传统运维模式而言，能够给企业在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

所以，智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

AIOps是什么？

AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

在这个数字化的大浪潮时代aiops业务价值描述，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：

监控工具用aiops业务价值描述了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻看日志等数据，效率低下。

在确定故障根因前，无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查，MTTR（平均排障时间）长。

根因定位依赖人的经验，缺乏智能规划手段。

而采用AIOps系统，可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储，结合总体拓扑架构构建异常检测、告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因，大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少，并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来，AIOps将成为运维管理软件的标配。

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